语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检,导航,智能家居等领域。树莓派自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧,曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”,内“心”却很强大,视频、音频等功能通通皆有,可谓是“麻雀虽小,五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频的语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外,若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒,实现语音交互。
越来越多的企业选择采用高效便捷的企业即时通讯系统开会办公,提高沟通效率的同时也能够提高办公效率,而其中语音通话的质量可以直接影响用户体验。 QttAudio创始人幸小然表示:“实现音视频通话需要解决回
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
在上一篇文章《FreeSwitch Linux(CentOS 6.5) 安装教程》中介绍了Linux(CentOS 6.5)版的安装,这里主要讲一下windows下的安装。
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
本文档是百度AI开放平台Linux SDK (C++)BDSpeechSDK 3.x 的用户指南。描述了在线语音识别相关接口的使用说明
由于底层识别使用的是pcm,因此推荐直接上传pcm文件。如果上传其它格式,会在服务器端转码成pcm,调用接口的耗时会增加。
ComfyUI-Workflows-ZHO 是一款 ComfyUI 工作流集合,由 AI领域大佬 ZHO 开源出来的,最近深受专家博主和AI绘画爱好者的喜爱。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的,做了较大的修改,方便训练中文自定义数据集,同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别(ASR)引擎,其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ,本项目同时还支持各种数据增强方法,以适应不同的使用场景。支持在Windows,Linux下训练和预测,支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风,语音便从物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如 10 毫秒)可被近似为静止过程,即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是,对于 Python 使用者而言,一些语音识别服务可通过 API 在线使用,且其中大部分也提供了 Python SDK。
所以需要转换,压缩,但是不能降低太多的分辨率。 这里我的御用视频编辑师推荐了一款非常轻量级的命令行工具FFmpeg可以做到,下面是FFmpeg的简短介绍: FFmpeg 是一个自由软件,可以运行音频和视频多种格式的录影、转换、流功能,包含了libavcodec——这是一个用于多个项目中音频和视频的解码器库,以及libavformat——一个音频与视频格式转换库。 “FFmpeg”这个单词中的“FF”指的是“Fast Forward”。
AudioCraft 是一个用于音频生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的 AI 生成模型 (AudioGen 和 MusicGen) 的推理和训练代码,可以产生高质量音频。该项目还提供了其他功能:
Arch Linux 是一款轻量级、灵活且高度可定制的Linux发行版,被广泛用于个人电脑和服务器。一旦您成功安装了Arch Linux,接下来有一些重要的任务需要完成,以确保系统的稳定性和安全性,并为您的需求做好准备。
视频流服务器是系统软件,无论用户使用什么操作系统,都可以使用户流视频。某些视频流服务器基于Linux与操作系统无关,可以安装在任何计算机上。很少有人针对特定的平台,例如Windows,Linux或Mac。
这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说。 整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。
首先登陆科大讯飞开发者平台,注册账号,(走你->http://www.xfyun.cn/) 可以根据功能(语音识别,语音播放等),平台(java,window等),来创建属于自己的应用。 应用创建成功后对有一个对应的appid以及sdk(开发工具包); 我们自己开发的话需要sdk里面的四个文件
概述 昨天想在Ubuntu上用一下HTK工具包来绘制语音信号的频谱图和提取MFCC的结果,但由于前段时间把Ubuntu升级到13.04,系统的声卡驱动是ALSA(Advanced Linux Soun
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
终于有时间更新语音识别系列了,之前的几篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)
最近在做一个文本转语音TTS(Text to Speech)的第三方软件封装,使用的是国内语音技术龙头安徽科大讯飞公司提供的离线引擎AiSound5.0,主要用于汽车导航用途。科大讯飞还提供了AiTalk用于语音识别,AiWrite用于手写识别服务等。另外还有针对6种平台的SDK和开发示例。
您的计算机上有媒体文件吗?您可以通过以更节省空间的文件格式存储数据来节省大量磁盘空间。
本项目将分三个阶段分支,分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支,当前为最终级,持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别(PaddlePaddle Automatic Speech Recognition),是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架,PPASR致力于简单,实用的语音识别项目。可部署在服务器,Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。
音频爬虫是一种可以从网站上抓取音频文件的程序。音频爬虫的应用场景很多,比如语音识别、音乐推荐、声纹分析等。然而,音频爬虫也面临着很多技术挑战,比如音频文件的格式、编码、加密、隐藏、动态加载等。如何突破这些技术障碍,实现高效、稳定、安全的音频爬虫呢?
TSSV-面向硬件设备和应用的嵌入式的和简单的安全验证(Secure Authentication)技术。
今天在使用 pocketsphinx_continuous 识别中文 wav 文件是,报如下错误:
不知道怎么的,突然江苏的几所大学就盛行一个改编《南山南》的风气,各个学校都争相在自己的官微上发布自己改编的《南山南》。好好的一首歌就这么被乱改我也是挺心痛的。不过话说回来,当我想在电脑上听歌的时候突然发现电脑竟然无法听歌,更别提下载了。下面就以南航的官微页面为例。
各位朋友大家好,今天主要是来分享关于实时音视频与教育的结合。本来最开始的标题是“TRTC与在线教育的那些事儿”,但考虑大家都是做技术的,所以改为“实时视频助力在线教育的新风口”,能力有限,如果有错误与问题,还请多多指教,欢迎一起交流学习。
参考: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)
问题: 刚 wubi 安装 deepin linux 12.12 正式版后,切换到 windows 7 发现音箱没声音了,然后查了下音箱没问题,内置扬声器也没问题,主板音频接口也没问题,好吧,遇上
智能外呼在国内已发展多年,整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢?
PR是一款常用的视频编辑软件,由Adobe公司推出。PR是一款常用的视频编辑软件PR软件是 Adobe Premiere Pro的简称,是一款功能强大的视频编辑软件,它集成了视频编辑、音频编辑、文字处理、特效处理、音视频合成等功能于一体,具有强大的图形图像处理能力和先进的三维动画制作能力,适用于对视频和声音有高质量要求的专业人士。
前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。
语音/振动信号用于识别人的身份近几年才兴起。大概是2017年,出现了通过振动信号识别身份的论文,之后迅速出现了振动信号处理在其他方面的应用。我记得有人通过手指触摸物体产生的振动去识别物体的种类。当然物体种类是预先准备好的,可以看出这时已经可以粗略的利用振动信号处理识别相关的问题了。
架构 整理分为两层: 应用层、核心层 绿色部分是核心部分, 是WebRTC提供的核心功能; 紫色部分是浏览器提供的JS的API层; 即 浏览器对WebRTC核心层的C++ API 做了一层封装
本文将介绍一个准确率非常高的语音识别框架,那就是FunASR,这个框架的模型训练数据超过几万个小时,经过测试,准确率非常高。本文将介绍如何启动WebSocket服务和Android调用这个服务来实时识别,一边说话一边出结果。
正文字数:6185 阅读时长:9分钟 TRTC(Tencent Realtime Communication)全称是腾讯实时音视频,是在腾讯云上以SDK和REST API的方式提供售卖的云服务。腾讯云TRTC客户端的产品架构师蒋磊,将从疫情影响下在线教育市场的变化情况出发,介绍实时音视频实践过程中的踩坑与填坑以及一些新的尝试。 文 / 蒋磊 整理 / LiveVideoStack 各位朋友大家好,今天主要是来分享关于实时音视频与教育的结合。本来最开始的标题是“TRTC与在线教育的那些事儿”,但考
Deepin是一个基于Linux的操作系统,以其美观、简洁和易用的用户界面而闻名。Deepin 23是Deepin操作系统的最新版本,引入了许多令人兴奋的新功能和亮点,为用户提供了更好的体验和更多的功能。
采样越高,声音的还原就越真实越自然,人对频率的识别范围是 20HZ - 20000HZ, 如果每秒钟能对声音做 20000 个采样, 回放时就足可以满足人耳的需求。所以 22050 的采样频率是常用的, 44100已是CD音质, 超过48000的采样对人耳已经没有意义。
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
前段时间收到来自【电子发烧友】的一款开发板,名叫:PurplePi,2+16G售价仅249元。它使用的芯片是rk3566,适配的OpenHarmony版本为3.2 Release 是目前最便宜的OpenHarmony标准系统开源开发板,并且软硬件全部开源,听说在300元以内无敌手,由于博主第一次接触这类开发板,在做本期测评时,需要亲自体验整个过程,项目体验真实感没得说,本次不做教程分享只是一个简单的学习经历,仅仅作为记录和开箱体验,如有大佬对这款板子很熟,欢迎指点~
PPASR是飞桨社区开发者夜雨飘零开发的一款基于飞桨实现的语音识别工具,简单实用,可识别中文语音,可部署在服务器、Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用,如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中,Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法,用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
音频信号是一种连续变化的模拟信号,但计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源得到的音频信号必须经过一定的变换,成为数字音频信号之后,才能送到计算机中作进一步的处理。
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